CSAM 分類
概要
押収されたメディア内の性的コンテンツを特定し分類することは、児童性的搾取捜査の中核を成します。手作業による確認は時間がかかり、捜査員にとって精神的負担が大きく、規模が大きくなると一貫性も損なわれます。
Rigr AI のメディア分類機能は、ディープラーニングによる物体検出を用いて、画像内の性的コンテンツ、身体部位、行為、文脈上の指標を特定し、それらの検出結果を、確立された評価フレームワークに整合した構造化された深刻度分類へとマッピングします。
検出機能
当社の人工知能モデルは、以下のカテゴリにわたる視覚的要素を検出します。
身体部位と解剖学的特徴
性器、乳房、臀部、手、足 — それぞれを発達段階（乳児から成人まで）で分類します。
性的行為
性交、オーラルセックス、挿入、自慰、ポージング、非挿入の接触 — 正確に検出しラベル付けします。
年齢層
顔および全身の人物像を発達段階で分類します。乳児、幼児、思春期前、思春期、成人。
文脈上の指標
自撮り（携帯／カメラ）、スクリーンショット、CSAM ネットワークのロゴ、衣服、装飾品、拘束具、その他の証拠的マーカー。
深刻度分類
各画像には、検出された最も深刻なコンテンツに基づいて、フレーム単位の深刻度分類が割り当てられます。この分類は、捜査トリアージ向けに設計された構造化された尺度に対応します。
| 深刻度 | 分類 | 説明 |
|---|---|---|
| 0 | 性的コンテンツなし | 捜査上関心のあるものは検出されませんでした |
| 1 | 成人 — 問題なし（レビュー担当者の判定） | 露骨な成人向けコンテンツで、レビュー時に分析担当者が付与します。分類器がレベル 1 を出力することはありません（その尺度は 0、2、3、4、5 です）。 |
| 2 | 搾取的／示唆的 | 明示的な行為を伴わない、ヌード、露出した身体部位、または性的に演出された文脈 |
| 3 | あからさまな性的ポージング | 意図的な性器の提示、またはあからさまに性的な姿勢 |
| 4 | 非挿入の性的行為 | 自慰、舐める行為、その他の非挿入の性的接触 |
| 5 | 挿入を伴う性的行為 | 性交、オーラルセックス、肛門または膣への挿入 |
各検出には、自己生成、サドマゾヒズム、CG 要素などの文脈フラグも付与され、追加の捜査上の文脈を提供します。 これはトリアージ用の尺度であり、法定の区分ではありません。区分やしきい値は法域ごとに異なり、VST Teams はこの尺度をチームが従う現地の規則に対応付けます。
お試しください
画像をアップロードして、メディア分類の動作をご覧ください。テスト目的で成人向けコンテンツを受け付けます。
テスト目的での成人向けコンテンツは問題ありません — CSAM はアップロードしないでください。
送信いただいた画像は、トラスト＆セーフティ審査のため最長7日間保持された後、削除されます。デモデータの取り扱いについて →
運用での活用
捜査ワークフローにおいて、メディア分類は次の目的で利用されます。
- 大量の押収メディアを深刻度別にトリアージする
- 特定の性的行為、身体部位、文脈上の指標を識別する
- 自己生成コンテンツ、CSAM ネットワークのロゴ、その他の証拠的マーカーをフラグ付けする
- 確認キューに優先順位を付け、捜査員が最も深刻な資料に最初に集中できるようにする
本機能は、エアギャップ環境に展開できるスタンドアロンの API またはコンテナ化されたアプリケーションとしても利用できます。
展開と制御
- 完全にコンテナ化
- オンプレミスおよびエアギャップ環境での運用
- データの保持なし
- 入力と出力に対する完全な制御権をお客様が保持
開発者向け
分類 API は multipart アップロードで画像を受け取り、深刻度分類、文脈フラグ、ならびにバウンディングボックスと信頼度スコアを伴うオブジェクト単位の検出結果を返します。
顔画像による年齢推定は同一の推論内で実行されます。estimate_age=true を指定すると、重大度分類とオブジェクト単位の検出結果に加えて、各顔検出に見かけ年齢と較正済みの不確実性が付与されます。1 枚の画像、1 回の API 呼び出しです。見かけ年齢と発育段階は視覚的な推定値であり、本人確認や法的年齢の証明には使用できません。
全エンドポイント、レスポンススキーマ、エラーコードの詳細は Media Examiner API リファレンス に記載しています。OpenAPI ドキュメントも公開しており、クライアントを手書きせず生成できます。英語のみ。
POST /classify curl -X POST https://api.mes.rigr.ai/classify \
-H "X-API-KEY: $API_KEY" \
-F "[email protected]" \
-F "model=VisualyzeV2" \
-F "estimate_age=true"{
"classification": {
"key": "rigr-penetrative",
"display_name": "Penetrative sexual activity",
"severity": 5
},
"flags": ["Self-Generated"],
"detections": [{
"class_name": "Male Receive Oral",
"score": 0.87,
"bbox": {"x": 0.12, "y": 0.45, "w": 0.31, "h": 0.62},
"ucs_sexual_content": "Penetrative Sexual Activity",
"ucs_flags": []
}, {
"class_name": "Pubescent Female Face",
"score": 0.92,
"bbox": {"x": 0.50, "y": 0.17, "w": 0.09, "h": 0.18},
"age": 14.8,
"age_uncertainty": 2.1,
"original_class_name": "Prepubescent Female Face"
}]
}